前言：

當(dāng)下，汽車行業(yè)開始邁入智能化、網(wǎng)聯(lián)化的新時代，作為定義汽車智能網(wǎng)聯(lián)進(jìn)程的核心維度，自動駕駛技術(shù)已然成為衡量進(jìn)程的關(guān)鍵指標(biāo)，這對汽車感知系統(tǒng)就提出了更高的要求。

作者 ｜ 方文

智能駕駛的兩面派分立

近期，華為在上海車展展示了一項接近L4級別的無人駕駛技術(shù)，同時華為也宣稱要將96線激光雷達(dá)的成本降低到200美金以內(nèi)。

而目前，以特斯拉、百度Apollo為代表的視覺算法派堅持認(rèn)為激光雷達(dá)是成本高，技術(shù)發(fā)展慢的產(chǎn)物，并不如視覺算法的價值高。

但華為、小鵬這樣的公司則認(rèn)為，激光雷達(dá)是比視覺算法更好的技術(shù)。

視覺系vs雷達(dá)系的工作原理

汽車感知系統(tǒng)當(dāng)下主要分為視覺系與雷達(dá)系，視覺系以攝像頭為主要傳感器、搭配毫米波雷達(dá)等低成本傳感器、以圖像識別模式為核心流程，對算法和芯片的依賴程度較高；

而雷達(dá)系以激光雷達(dá)為核心元件、在原有視覺算法方案的基礎(chǔ)上增加激光雷達(dá)的使用，探測距離更遠(yuǎn)、角度分辨率更優(yōu)、受環(huán)境光影響更小。

視覺算法方案的圖像傳感器可以獲得高分辨率的復(fù)雜環(huán)境信息，且成本較低，但是不管攝像頭的清晰度有多高，獲得的信息終究是2D圖像，且在遠(yuǎn)距離、強光等環(huán)境下表現(xiàn)不足。

激光雷達(dá)方案則是直接對環(huán)境進(jìn)行3D建模，將周圍環(huán)境分析得更加清晰，精度高，范圍大，抗干擾能力強，但是目前成本很高。

因此，激光雷達(dá)方案縱使能進(jìn)一步提高自動駕駛的安全性，但出于成本的考量，可能面臨普及還需要一段時間。

相比之下，以攝像頭主導(dǎo)的視覺自動駕駛方案就很容易理解了，它主要以攝像頭為探測核心，配合毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及低成本的激光雷達(dá)的協(xié)助。

攝像頭可以像人眼一樣，通過物體放射的光在傳感器上成像。和激光雷達(dá)計算出來的復(fù)雜數(shù)據(jù)不同，攝像頭捕獲到的圖像基本上就是我們?nèi)搜勰軌蛑苯涌吹枚�的�?nèi)容，非常適合用于識別物體，并將它們分類。

視覺算法除了擁有強大的“視覺”能力之外，更強大之處在于算法。

然而，視覺算法也屬于估計型自動駕駛，即便它擁有再強的運算能力，也會受到硬件的限制。

其測距能力遠(yuǎn)不如激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)那樣強大。并且視覺算法受光照影響很大，在極端天氣或者光線不好的情況下會存在誤判的可能。

系統(tǒng)需求決定技術(shù)選擇

不同應(yīng)用場景下對感知系統(tǒng)的要求不同，技術(shù)的選擇也會有差別。

以未來3－5年的時間點來看，激光雷達(dá)成本將會大幅降低，但依然會有一定的成本。

這意味著同一個車型可以選擇不同等級的自動輔助駕駛系統(tǒng)，車型的價格也不同，消費者可以根據(jù)自己的需求選裝激光雷達(dá)。

未來幾年帶有激光雷達(dá)的方案會成為主流，但從裝載車型的絕對數(shù)量上來看，帶激光雷達(dá)的方案還是一個相對小眾的選擇。

從這個意義來說，像華為、大疆這種既做全套解決方案，又做激光雷達(dá)零部件的廠家，能更好地發(fā)揮有限性能激光雷達(dá)的潛力，在未來的行業(yè)中有更具優(yōu)勢。

在目前的技術(shù)環(huán)境下，激光雷達(dá)和視覺算法并不應(yīng)該是相互對立的關(guān)系，也沒有激光雷達(dá)的解決方案一定比視覺算法解決方案更好這樣的說法。

激光雷達(dá)和視覺算法應(yīng)該是相輔相成的關(guān)系，激光雷達(dá)可以大幅提升視覺算法的精度，降低視覺處理對于超高精度算法的依賴，但目前高成本制約了更多的激光雷達(dá)出現(xiàn)在整車上；

而視覺算法在未來的自動駕駛領(lǐng)域依然是主流的核心技術(shù)之一，它的應(yīng)用廣泛性暫時是激光雷達(dá)這樣的產(chǎn)品無法替代的。

兩種流派誰是未來的發(fā)展方向

特斯拉汽車曾把白色的大貨車識別成云朵，直接撞上去；把二維的人體投影，當(dāng)成真人，主動剎車等。所以近年來，國內(nèi)有關(guān)特斯拉自動駕駛導(dǎo)致的交通事故屢見報端。

正是看到了視覺算法的弊端，越來越多的汽車廠商選擇了視覺算法＋激光雷達(dá)的方案。在他們看來，有了激光雷達(dá)的加入，自動駕駛的安全冗余將會大幅提高。

激光雷達(dá)工作時，會主動向四周散射激光，隨后根據(jù)激光返回的飛行時間來判斷周邊是否有障礙物，以及障礙物的位置甚至體積并生成點云圖，這項技術(shù)在探測物體方面非常精確，甚至可以達(dá)到毫米。

有了激光雷達(dá)的幫助，自動駕駛的汽車將避免大量的數(shù)據(jù)運算，很多看不到的障礙物以及情況不明時，激光雷達(dá)一碰，就能掌握情況。

這不僅比普通視覺算法反應(yīng)更快，而且即使在極端惡劣天氣下，也還會運行自如。

所以理論上來說，視覺技術(shù)與激光雷達(dá)相互結(jié)合才是完美的方案。

只不過美好理想的背后，往往是骨感的現(xiàn)實，兩種方案成功互補的難度依然較大。

基于此背景，當(dāng)下自動駕駛領(lǐng)域分為了立場鮮明的兩派——視覺派和激光雷達(dá)派，顯然馬斯克堅定不移地“站隊”前一派。

結(jié)尾：

未來是激光雷達(dá)憑借安全優(yōu)勢贏得市場，還是視覺算法憑借更低的成本優(yōu)勢，贏得市場，目前尚難定論。

不過隨著汽車電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的高速發(fā)展，兩種技術(shù)路線的優(yōu)劣也會在未來幾年分出高下。

部分資料參考：騰訊科技：《華為的激光雷達(dá)會是未來嗎？》